一个能够自我完善、适应人类能力的人工智能系统，可以做很多人类不擅长的事情，帮助人类扩展自己的思维和能力。—人工智能科学家 李飞飞

科技发展到今天，人工智能已经是个炙手可热的话题，也是个充满无限机会的高科技领域，可以说，谁率先登上了人工智能技术的高低，谁在未来的人工智能领域就有话语权。

目前几乎全球的高科技公司都在这个领域进行投资和研发，包括美国的谷歌、微软以及中国的百度、华为等头部公司，这场高端技术的角逐，最终谁胜谁负，现在还不得而知，但鉴于以谷歌为代表的美国科技公司过往成熟的研发和市场落地经验，我们要在人工智能领域拔得头筹，还有很长的一段路要走，其中，谷歌不遗余力推广的“张量流”人工智能开发系统就是值得我们研究的对象。

人工智能产业的天花板并不是硬件极限问题，而是应用软件的场景落地，其中很重要的一个环节就是开发环境，对于技术平台提供者而言，是否能够吸引全球顶尖的人工智能开发者入驻并持续开发，这点至关重要。

从这个角度看，这个开发平台的作用和价值和谷歌的安卓，以及苹果的iOS的重要性几乎一样，这也是为什么华为要做鸿蒙开发系统的底层原因，全球顶尖的科技公司都在抢夺那些有限的顶尖开发者，足够多好用的人工智能应用才有可能实现商业化，最终才能吸引足够多的用户，当用户在你的平台养成了习惯，意味着你有极大的概率抢占人工智能的高地。

“张量流”是什么呢？简单地介绍一下：

张量流的英文名称为TensorFlow，被誉为全球最受欢迎的开源机器学习框架，通过快速灵活并适合大规模应用等特点，让开发者能方便快速地使用人工智能解决多样化带来的挑战。

张量流能够解决各种机器学习任务，当你遇到问题时，张量流都可以提供API支持。

张量流引入了模型训练的概念，把你想要搭建的人工智能应用建模，搭建一个点到点的神经网络单元，然后进行深度训练，或者叫学习，每个神经网络点相互之间都有关联。

张量流系统要做的就是对这些神经网络单元进行反复的演练，直到无限接近正确答案。

在模拟过程中产生的大量不断运行的数据就叫“张量”。

大概总结一下张量流的几个特点：

第一、深度的神经网络单元建模，大幅优于人工调试的模型。

第二、代码编写过程中的所见即所得，可以直接转换成操作模型。

第三、可以实现在不同设备模型上的CPU和GPU预测运行。

举个例子吧，你要做一个基于安卓手机的人像智能识别APP，这个APP可以根据一张模糊不清的人像识别出是男是女，年龄段和根据穿着判断大概处于什么年代，一共是要识别三个参数：性别、年龄段和年代。

这时你就可以通过谷歌的张量流系统进行模型搭建，在张量流中，你还可以从大量的开源代码中找出适用于自己的代码。

类似于谷歌张量流系统的，还有苹果的Core ML，华为的全栈AI开发平台ModelArts以及华为HiAi2.0，另外还有三星发布的Deepfake AI系统，基本上头部的科技公司对人工智能开发环境都有涉猎。

苹果自然是对抗谷歌系统，而华为则是后来者居上，直接对标谷歌的张量流。

就如马斯克把所有特斯拉专利开放以促进能源车行业发展一样，人工智能算法将进一步开源，未来，算法通用是人工智能技术发展的基石，减少开发成本和门槛才能让更多的开发者蜂拥而至，就算不算精通AI的开发者也可以调用复杂的算法来进行人工智能应用的开发，这就是互联网得以发展的开源精神所在。

无疑谷歌是这方面的佼佼者，智能社会越来越近，而人工智能之战就是人才和应用之战，开源的开发系统则是连接开发者和用户的中台，这个中台高地之争的硝烟已燃，张量流的开放是谷歌抢占高地的利器，我们要在人工智能领域获得话语权，紧跟张量流的步伐甚至超越才是我们今天应该布局的关键，或许，脱离技术层面，这也是一场格局之战。